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Enregistrement W2346150427 · doi:10.2196/resprot.5300

A Guided Workbook Intervention (WorkPlan) to Support Work-Related Goals Among Cancer Survivors: Protocol of a Feasibility Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2346150427 sur OpenAlexvenueno aff
Pernille Woods, Lauren Schumacher, Steven Sadhra, Andrew Sutton, Anjali Zarkar, Pauline Rolf, Elizabeth A. Grunfeld

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch for Patient Benefit ProgrammeCoventry UniversityNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionWorkbookProtocol (science)Intervention (counseling)PsychologySelf-efficacyMedicineClinical psychologyPhysical therapyAlternative medicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Returning to and staying at work following illness is associated with better physical and psychological functioning. Not working has been shown to be associated with reduced self-esteem, lowered self-efficacy, and decreased belief in one's ability to return to the workplace. Although there is a growing body of research looking at what predicts return to work following cancer treatment, there are fewer studies examining interventions targeting return to work. OBJECTIVE: The primary objective is to assess the feasibility and acceptability of a theoretically led workbook intervention designed to support cancer patients in returning to work to inform a fully powered randomized controlled trial (RCT). METHODS: This is a multicenter feasibility RCT where the main analysis uses a qualitative approach. Sixty participants (aged 18-65 years) who have received a diagnosis of cancer and who intend to return to work will be randomized to either the WorkPlan intervention group or a usual care group (ratio 1:1). Participants in the intervention group will receive a guided workbook intervention (which contains activities aimed at eliciting thoughts and beliefs, identifying targets and actions, and concrete steps to achieve goals) and will receive telephone support over a 4-week period. The primary outcome measure is time taken to return to work (in days), and secondary outcome measures include mood, quality of life, illness perceptions, and job satisfaction. Data will be collected through postal questionnaires administered immediately postintervention and at 6- and 12-month follow-ups. In addition, interviews will be undertaken immediately postintervention (to explore acceptability of the intervention and materials) and at 12-month follow-up (to explore perceptions of participation in the trial and experiences of returning to work). RESULTS: Enrollment for the study will be completed in May 2016. Data analysis will commence in April 2017, and the first results are expected to be submitted for publication in late 2017. CONCLUSIONS: Currently no standardized return-to-work intervention based on targeting cancer patient beliefs is in existence. If the intervention is shown to be feasible and acceptable, the results of this study will inform a future full RCT with the potential to provide a valuable and cost-efficient tool in supporting cancer survivors in the return-to-work process. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): ISRCTN56342476; http://www.isrctn.com/ISRCTN56342476 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6gblhEPXd).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,540
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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